Industrial Odor Source Identification Based on Wind Direction and Social Participation
Notice bibliographique
Résumé
Industrial odors have been a major concern in many communities in Colorado (USA). Odor source identification is important for any mitigation strategy. The aim of this work was to identify odor sources using wind direction and odor data collected by social participation. For more than one year residents reported time, date, location and description of the odor occurrence by means of a smartphone technology. The odor spatial distribution and wind roses generated from local stations were used to identify odor sources. The majority of odor reports happened in North Denver (57%) and Greeley (33%). North Denver analysis showed that a single facility that manufactures pet food was responsible for the pet food odor (the most reported odor, 81 reports). Dead animal and sewage odors were associated with a North Denver meat and grease recycling facility, and the Metro Wastewater treatment plant, respectively. Roofing tar odor was probably associated with a facility that treats crossties and utility poles with creosote. Another odor that was often described as a refinery odor was less likely to be associated with the Denver oil refinery and more likely to be associated with one of the four facilities in the northwest of Globeville that uses asphalt and creosote materials. In Greeley, most reports (133 reports) happened in LaSalle, a small town in the southern part of Greeley. All reports from LaSalle described one offensive odor that was produced by a biogas facility east of LaSalle. The feasibility of odor source identification using wind direction and social participation was demonstrated. A regional cooperation to reduce odor problems in North Denver is highly recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».